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我国东北地区不同分区生长季植被指数的变化特点如下：
东北地区可以分为三个主要分区：长白山区、松辽平原区和辽河平原区。长白山区是东北地区的山地地带，高海拔、气候寒冷潮湿，森林覆盖率高。这一地区的植被指数在生长季通常较高，并有逐年上升的趋势。
松辽平原与辽河平原是东北地区主要的农业种植区，主要作物包括玉米、大豆、小麦等。这些作物对气温、光照和降水等因素敏感，在适宜的生长季节内，植被指数一般偏高；然而在干旱或表土流失等极端情况下，则可能出现下降的趋势。
季节冻土区草原植被指数较大的主要原因有以下几个方面：
1、气候条件较为适宜：季节冻土区草原的气候条件通常处于寒冷干燥的状态，且地表被覆盖冰雪的时间长。然而，在夏季和早秋季节里，地表温度开始升高，能够提供适宜的生长环境，有利于草地植被的生长和发展。
2、土壤水分和养分条件较好：在季节冻土区，大部分降水集中在生长季期间，这为草地植被生长提供了必要的水分条件。同时，由于在短暂夏季内以及春秋之交陆续融化时段内的冰雪持续供应营养，并加上盛产畜牧业所提供的肥料等优势，使得该区土壤具有相对比较丰富的营养元素。
3、人类活动影响较小：相比其他地区，季节冻土区草原受到人类活动影响较少，野生动物活动也相对较小。这一方面保证了草原自然环境相对纯净和稳定性，在不干扰生态平衡情况下和源源不断得到更多、更好质量的降雨力度。
描述我国东北地区不同分区生长季植被指数的变化特点
地表比辐射率是地表温度要干繁衍的基本参数，主要取决于地表的地质结构。
其经验公式的求算为：
ε=1.0094+0,047Ln(NDVI)
其中，ε为地表比辐射率，NDVI值位于0.157--0.727之间。
NDVI小于0的象元主要是水，地表比辐射率为0.995。NDVI位于07--0.157之间一般是城市水泥地表，地表比辐射率近似为0.923。NDVI大于0.727的可以看做植被完全覆盖，地表比辐射率为0.986。
另：
NDVI，归一化植被指数，又称标准化植被指数，在使用遥感图像进行植被研究以及植物物候研究中得到广泛应用，它是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关。
简述真实孔径雷达和合成孔径雷达的区别
我国东北地区不同分区生长季植被指数的变化特点如下：
1、辽河平原区生长季植被指数的变化特点。
该区位于东北地区的南部，气候条件相对温和，年均气温较高，农业发展比较早。该区植被指数呈现出年际波动明显、长期趋势不明显的特点。在2000年至2019年期间，植被指数整体呈现出波动下降的趋势，其中以2010年左右的植被指数最低。
2、松花江盆地区生长季植被指数的变化特点。
该区位于东北地区的中部，气候条件较为适宜，降水充沛，夏季短暂而炎热，冬季漫长严寒。该区植被指数呈现出逐年上升的趋势，尤其是2000年后，植被指数呈现出逐年攀升的趋势，其中2015年的植被指数达到最高点。
3、长白山地区生长季植被指数的变化特点。
该区位于东北地区的东部，气候条件非常严酷，年均气温低于零度，降水充足，雪期长达6个月以上。该区植被指数变化特点明显，呈现出较大的季节变化和年际波动。春季植被指数波动较小，夏季逐渐上升，秋季逐渐下降，冬季降至最低。在2000年至2019年期间，植被指数呈现出波动上升的趋势，其中以2016年的植被指数最高。
RAR真实孔径雷达是单个雷达，SAR合成孔径雷达是指雷达移动，目标固定不动。RAR和SAR的概念就完全不一样。
1、植被覆盖度（VFC）：植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比，基于像元二分模型计算，假定由由植被覆盖地表和无植被覆盖地表构成一个像元，基于像元二分模型的混合像元法可以利用两个参数削弱大气。
土壤背景和植被类型的影响。VFC=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)NDVIsoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIveg则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值。
即纯植被像元的NDVI值，Soil和lveg值受大气、地表湿度、太阳光、植被类型的影响，所以不能取影像NDVI的最大值和最小值，而应该取置信度区间内的最大值和最小值。
2、植被覆盖度计算过程：首先计算NDVI，使用TM3和4波段计算归一化植被指数，突出显示植被部分（输出后图像高亮的部分就是植被区域）-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等。
正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；NDVI=（近红外-红）/（近红外+红）=（TM4-TM3）/(TM3+TM4)，若TM34都是0，则NDVI为-1，然后根据置信区间计算NDVIveg和NDVIsoil，接着计算植被覆盖度。
3、各种植被指数：NDVI可以指示植被生长状况和覆盖度，根据地物光谱信息推算地表的植被状况定量值。RVI比值植被指数可以监测和估算生物量，PVI垂直植被指数可以消除土壤背景与GVI物理意义相同，GVI绿度植被指数是各波段辐射亮度的加权和，使得植被和土壤的光谱特性分离。
4、反演植被覆盖度方法：如植被指数法、像元分解模型法、决策树分类法、经验模型法，经验模型法受观测条件、局限性大，植被指数法估算精度低，像元分解法所依据的原理需要进一步考证、决策树需要大量实测数据。
工作量大，属于定量遥感范畴，提升估测精度。目前没有较好的分割算法，制约了变化检测方法发展，对植被覆盖度变化监测可以提高不同地物间的类间可分性，采用多尺度、多源数据融合监测。
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